多攻击模式下有向复杂网络可控鲁棒性研究

基于有向复杂网络理论,针对军事网络易受攻击的现状,对多重同余网络、无标度网络、q-回路网络、随机矩形网络等不同网络进行了6种不同模式的攻击,并研究了多攻击模式下不同网络的可控鲁棒性。仿真分析了在不同节点移除比率和边移除比率下,观察不同网络在不同攻击下的可控鲁棒性的表现。实验结果表明,随机矩形网络的可控鲁棒性在各种攻击模式下整体优于其他网络,说明具有多环状结构的有向复杂网络可控鲁棒性更强。     

不依赖卫星的定位导航与授时体系研究

定位导航与授时(positioning, navigation and timing, PNT)体系是支撑人类社会发展的基础设施。当前以卫星为核心的天基PNT应用广泛,但在卫星拒止环境下面临严峻挑战。通过总结天基PNT在国民经济发展与国防建设中的重大作用,分析天基PNT的脆弱性与依赖风险,明确了对不依赖卫星的PNT体系的迫切需求。提出了不依赖卫星的PNT体系概念与特征,即以“惯导+时钟”为核心增强基础PNT能力,利用外源传感器多源融合提高精度保持能力,在卫星拒止条件下为用户提供可承载的高性能PNT服务。基于现有技术基础重点发展微小型、高精度、低成本惯导技术,微时钟技术以及智能融合技术是有效途径,能够实现不依赖卫星的PNT覆盖性、精确性与可承载性的全面提升。     

火箭多台发动机并联推力传递结构动静耦合计算方法

针对运载火箭多台发动机并联推力传递结构在工作中力学环境适应性问题,开展了动静耦合动力学计算方法研究。该研究分析了动静耦合机理,并以此为基础,计算了有无静载的结构模态频率和推力传递结构关键部位随机振动响应。结果表明,火箭推力传递结构在大推力作用下,结构的刚度发生改变,进而影响动力学特性。相关研究结果为火箭多台发动机并联推力传递结构动静联合试验提供了参考意义。     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

多梁复合结构的动力学建模及全局解析振型分析

多梁复合结构广泛用于工程领域,其动力学特性对相关装备的工作状况有着重要影响,建立准确适用的动力学模型对后续的动力学响应参数影响规律研究有决定性作用。针对工程中常见的多梁复合结构,给出了位移场的一般表达式,利用哈密顿原理得出多梁复合结构的运动控制方程和边界条件,对其全局解析振型进行理论计算,给出了计算多梁复合结构数值振型的一般过程,基于数值分析和实验分析以L型梁和Z型梁为例利用频率相对误差、振型定性比较和MAC定量分析说明了全局解析振型的求解验证方法,利用伽辽金方法和全局解析振型给出了截断原系统得到离散系统运动方程的一般形式。提出的多梁复合结构的建模方法和全局解析振型求解验证方法,对工程中此类结构动力学响应的参数影响规律研究有重要意义。     

含多部位损伤搭接结构应力强度因子三维有限元分析

应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

美军新型作战概念发展分析与启示

在第二次世界大战和冷战期间,美军将新兴技术与新的作战概念结合起来,实现了颠覆性战略,使得美国对阵拥有地理或数量优势时占据了军事优势。2014年,美国提出了第三次“抵消战略”战略构想,并相继推出了诸多新型作战概念。从此次“抵消战略”背景的起源出发,分析美国国防部提出的“蜂群战”、“多域战”、“马赛克战”,并得出启示。